По имеющимся данным –
1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2. Рассчитайте параметры линейной регрессии.
3. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнения.
5. Дайте с помощью среднего коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования.
7. Оцените статистическую значимость коэффициента регрессии и коэффициента корреляции.
8. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от его среднего уровня.
9. Оцените полученные результаты, оформите выполненное задание в виде отчета.
Вариант 8
Фирма провела рекламную компанию. Через семь недель фирма решила проанализировать эффективность этого вида рекламы, сопоставив недельные объёмы продаж (у) с расходами на рекламу (х):
№ недели 1 2 3 4 5 6 7
Расходы на рекламу, тыс. руб. 5 8 6 5 3 9 12
Недельные объёмы продаж, тыс. руб. 72 76 78 70 68 80 82
Решение
1. Строим поле корреляции и сформулируем гипотезу о форме связи.
Рис.1 Поле корреляции
По расположению точек, их концентрации в определенном направлении можно судить о наличие связи. На основании поля корреляции можно выдвинуть гипотезу, что между факторным признаком и результативным признаком существует прямая, линейная связь.
2. Рассчитаем параметры линейной регрессии.
В общем виде однофакторная линейная эконометрическая модель записывается следующим образом:
где вектор наблюдений за результативным показателем;
вектор наблюдений за фактором;
неизвестные параметры, что подлежат определению;
случайная величина ( отклонение, остаток)
Ее оценкой является модель:
вектор оцененных значений результативного показателя;
оценки параметров модели.
Чтобы найти оценки параметров модели воспользуемся 1МНК:
где коэффициент ковариации показателя и фактора характеризует плотность связи этих признаков и разброс и рассчитывается за формулой:
средние значения показателя и фактора:
среднее значение произведения показателя и фактора:
дисперсия фактора характеризует разброс признаки вокруг среднего и рассчитывается за формулой:
среднее значение квадратов фактора:
Таблица 1
. Вспомогательные расчеты
5 72 360 25 5184 72,19
8 76 608 64 5776 76,96
6 78 468 36 6084 73,78
5 70 350 25 4900 72,19
3 68 204 9 4624 69,02
9 80 720 81 6400 78,55
12 82 984 144 6724 83,31
Сумма 48 526 3694 384 39692 526
Ср. знач. 6,86 75,14 527,71 54,86 5670,29 75,14
Найдем компоненты 1МНК :
Находим оценки параметров модели:
Подставим найденные параметры в уравнение получим:
.
Параметр показывает, что с увеличением расходов на рекламу на 1 тыс. руб. недельный объем продаж возрастает в среднем на 1,59 тыс. руб.
3. Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
Линейный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной связи между изучаемыми признаками. Его можно определить по следующей формуле:
,
где ;
Вычислим :
Значения линейного коэффициента корреляции принадлежит промежутку [-1;1]. Связь между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
менее 0,1 отсутствует линейная связь0,1 < rxy < 0,3: слабая; 0,3 < rxy < 0,5: умеренная; 0,5 < rxy < 0,7: заметная; 0,7 < rxy < 0,9: высокая; 0,9 < rxy < 1: весьма высокая;
Для нашей задачи r = 0,911, что подтверждает вывод, сделанный ранее, что связь между признаками прямая, а также указывает на весьма высокую взаимосвязь между недельными объемами продаж и расходами на рекламу
Задать вопрос
на новый заказ в Автор24.
